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基于神经网络的保险合同分组

作者

上市的:
  • 马克·基尔马耶
  • 克里斯蒂安·魏(Christian Wei)

摘要

尽管分组在实践中非常重要,但对各自主题的研究很少。本工作提出了一个完整的分组框架和一种优化模型点的新方法。模型点用于替代保险投资组合中的合同簇,从而产生更小、计算负担更少的投资组合。该分组投资组合被控制为与原始投资组合具有类似的特征。我们为定期人寿保险和固定缴费计划提供了数值结果,这表明了我们的方法相对于K-means聚类(一种常见的分组基线算法)的优越性。最后,我们证明了所提出的概念可以同时优化整个投资组合的固定数量的模型点。这样就不需要对投资组合进行任何预聚类,例如通过K-means聚类,因此我们的方法是一种全新的独立方法。

建议引用

  • Mark Kiermayer和Christian Wei,2019年。"基于神经网络的保险合同分组,"论文1912.09964,arXiv.org。
  • 手柄:RePEc:arx:论文:1912.09964
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Denuit,Michel&Trufin,Julien,2015年。"人寿保险中的模型点和Tail-VaR,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第64卷(C),第268-272页。
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    3. Anne Sophie Krah和Zoran Nikolić&Ralf Korn,2018年。"寿险公司代理建模中的最小二乘蒙特卡罗框架,"风险,MDPI,第6卷(2),第1-26页,6月。
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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

    引文由CitEc项目,订阅其RSS源用于此项目。
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    引用人:

    1. Anne Sophie Krah和Zoran Nikolić&Ralf Korn,2020年。"人寿保险代理建模的最小二乘蒙特卡罗:神经网络,"风险,MDPI,第8卷(4),第1-21页,11月。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. Ana M.Ferreiro、Enrico Ferri、JoséA.GarcíA和Carlos Vázquez,2021年。"人寿保险组合中模型点自动选择的全局优化,"数学,MDPI,第9卷(5),第1-19页,2月。
    2. Ana Maria Ferreiro-Ferreiro和JoséAntonio García-Rodríguez以及Luis a.Souto和Carlos Vázquez,2020年。"基于多CPU和多GPU的并行全局优化保险模型点选择,"商业与信息系统工程:国际WIRTSCHAFTSINFORMATIK杂志,施普林格;Gesellschaft für Informatik e.V.(GI),第62(1)卷,第5-20页,2月。
    3. Barmalzan,Ghobad&Payandeh Najafabadi,Amir T.,2015年。"最小索赔额的凸变换和右扩张阶,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第64卷(C),第380-384页。
    4. 侯赛因·纳德布(Hossein Nadeb)、哈姆泽·托拉比(Hamzeh Torabi)和阿里·多拉蒂(Ali Dolati),2018年。"从两组相互依存的异质投资组合中订购最小的索赔金额,"论文1812.06166,arXiv.org。
    5. Denuit,Michel&Trufin,Julien,2015年。"人寿保险中的模型点和Tail-VaR,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第64卷(C),第268-272页。
    6. 朱利娅·迪·努诺(Giulia Di Nunno)和安东·尤尔琴科(Anton Yurchenko-Tytarenko),2022年。"夹心Volterra波动率模型:Markov近似和套期保值,"论文2209.13054,arXiv.org。
    7. Barmalzan、Ghobad和Akrami、Abbas和Balakrishnan、Narayanaswamy,2020年。"最小和最大索赔金额与位置等级索赔严重程度的随机比较,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第93卷(C),第341-352页。
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    9. Aur’elien Alfonsi和Bernard Lapeyre&J'er^ome Lelong,2022年。"用最小二乘蒙特卡洛法计算条件期望需要多少内部模拟?,"论文2209.04153,arXiv.org,2023年5月修订。
    10. Barmalzan,Ghobad&Najafabadi,Amir T.Payandeh&Balakrishnan,Narayanaswamy,2015年。"两种异质投资组合索赔总额的随机比较及其应用,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第61卷(C),第235-241页。
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    14. 奥雷连·阿方西(Aurélien Alfonsi)、伯纳德·拉佩尔(Bernard Lapeyre)和杰尔·勒隆(Jéróme Lelong),2023年。"用最小二乘蒙特卡罗计算条件期望有多少内部模拟?,"打印后哈尔-03770051,哈尔。
    15. Lu Xiong&Jiyao Luo&Hanna Vise&Madison White,2023年。"美式期权定价的分布式最小二乘蒙特卡罗方法,"风险,MDPI,第11卷(8),第1-16页,8月。
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    17. Zhang,Yiying&Cheung,Ka Chun,2020年。"相依随机变量广义集结的增凸阶,"保险:数学与经济学爱思唯尔,第92卷(C),第61-69页。
    18. Anne-Sophie Krah&Zoran Nikoli'c&Ralf Korn,2019年。"寿险公司最小二乘蒙特卡罗代理建模中的机器学习,"论文1909.02182,arXiv.org。
    19. 侯赛因·纳德布(Hossein Nadeb)、哈姆泽·托拉比(Hamzeh Torabi)和阿里·多拉蒂(Ali Dolati),2018年。"两组相互依赖的异质投资组合中最大索赔额的随机比较,"论文1812.08343,arXiv.org。
    20. 红军·哈和丹尼尔·鲍尔,2022年。"企业风险估计的最小二乘蒙特卡罗方法,"金融与斯多葛学派施普林格,第26卷(3),第417-459页,7月。

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